提出 RadAgent,一种基于强化学习的工具使用型 AI 代理,通过可检验的、分步的推理与工具交互过程生成胸部 CT 报告,提升了临床准确性(macro-F1 +6.0 点)、鲁棒性(+24.7 点)和忠实度(37.0%,CT-Chat 为 0.0%),实现了更透明、可信的放射科 AI。
机构:ETH Zurich
来源:arXiv 2604.15231 | AI4Papers 论文推荐平台
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